هندسة الذكاء الاصطناعي

هندسة الذكاء الاصطناعي هي عملية تصميم وبناء واختبار ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. لإنشاء أنظمة يمكنها التعلم والسبب واتخاذ القرارات ، يجمع النظام بين هندسة البرمجيات وعلوم البيانات.
تتطلب هندسة الذكاء الاصطناعي اختيار الأجهزة والبرامج المناسبة لضمان قابلية النظام للتوسع والموثوقية والأمان والتركيز على الإنسان. بمجرد نشرها ، يجب مراقبتها وصيانتها لضمان الاتساق أداء.
يجب أن يمتلك مهندسو الذكاء الاصطناعي مهارات تقنية متنوعة تزودهم بمعرفة دورة حياة تطوير البرمجيات والبرمجة والرياضيات والخوارزميات. يجب أن يكونوا أيضًا على دراية بكيفية توفير ML و AI القيمة الى منظمة وأن تكون اتصالات ماهرة ومقنعة.

هندسة الذكاء الاصطناعي هي عملية تصميم وبناء واختبار ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. لإنشاء أنظمة يمكنها التعلم والسبب واتخاذ القرارات ، يجمع النظام بين هندسة البرمجيات وعلوم البيانات.

جدول المحتويات

فهم هندسة الذكاء الاصطناعي

هندسة الذكاء الاصطناعي هي مجال متنوع يشمل مهام مثل جمع البيانات والتنظيف والمعالجة المسبقة واختيار الخوارزمية وتحسينها وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتقييم والنشر.

تتطلب هندسة الذكاء الاصطناعي أيضًا اختيار الأجهزة والبرامج المناسبة لضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير وموثوقة وآمنة وتتمحور حول الإنسان. بمجرد نشر النظام، يجب مراقبته وصيانته لضمان الأداء المتسق.

بعبارات أكثر تحديدًا ، فإن هندسة الذكاء الاصطناعي هي ببساطة استخدام (أو تطبيق) الخوارزميات والشبكات العصبية والبيانات الضخمة وبرمجة الكمبيوتر لتطوير تقنيات ومنتجات الذكاء الاصطناعي. توجد هذه التقنيات والمنتجات في الغالب في صناعات مثل التعليم ، تسويقوالتجارة الإلكترونية والتمويل والرعاية الصحية.

كان هناك الكثير نمو في الصناعة مع زادت وظائف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) بنسبة 75٪ خلال السنوات الأربع الماضية. ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه مع تطور الصناعة ونضجها.

مهارات هندسة الذكاء الاصطناعي المطلوبة

تتطلب هندسة الذكاء الاصطناعي مزيجًا من التقنيات ، الأعمال ، والمهارات الشخصية.

مهارات تقنية

يجب أن يكون مهندسو الذكاء الاصطناعي مبرمجين ماهرين ولديهم فهم قوي لدورة حياة تطوير البرمجيات وأفضل الممارسات ذات الصلة. يجب أن يكونوا بارعين في اللغات المستخدمة لبناء وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Python و C ++ و Java و R.

يجب أن يكون مهندسو الذكاء الاصطناعي أيضًا علماء رياضيات قادرين وأن يستخدموا الاحتمالات والجبر والإحصاءات لفهم النماذج بشكل أفضل. وبالمثل بالنسبة لخوارزميات التعلم الآلي مثل KNN و Naïve Bayes والتي تعد نفسها صيغًا رياضية معقدة مستخدمة في نموذج التنفيذ.

أخيرًا ، تتطلب هندسة الذكاء الاصطناعي أن يكون الفرد بارعًا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تجمع بين علوم الكمبيوتر وهندسة المعلومات واللغويات. من الناحية المثالية ، يجب أن يكون لديهم أيضًا موهبة للنماذج الأولية السريعة.

مهارات العمل

يجب أن يكون مهندسو الذكاء الاصطناعي على دراية بكيفية تكيف تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي مع الدعم الأعمال في نهاية المطاف ، توفير القيمة الى منظمة. هم من يقررون متى أ نموذج جاهز للنشر ومراقبة الدقة لتحديد ما إذا كان ذلك أم لا إحتياجات ليتم استبداله أو إعادة تدريبه.

لإضافة قدرات تعلم الآلة بشكل فعال إلى الموارد الموجودة مثل مشروع تخطيط الموارد (ERP) والعملاء صلة إدارة (CRM) ، يحتاج مهندسو الذكاء الاصطناعي إلى تجاوز الجوانب التقنية البحتة. للقيام بذلك ، يحتاجون إلى فهم جوهر الشركة الأعمال نموذجوالعميل الذي تخدمه والحالة الراهنة للسوق.

مهارات بسيطة

أصبحت المهارات اللينة مثل القدرة على التواصل والتعاون مع الآخرين الآن ممارسة قياسية في معظم الصناعات. هندسة الذكاء الاصطناعي لا تختلف.

بالإضافة إلى ذلك، يجمع مهندسو الذكاء الاصطناعي بين التفكير الإبداعي والنهج التحليلي لحل المشكلات مشروع مشاكل. باستخدام مهارات الاتصال الخاصة بهم ، يقدمون أفكارهم إلى أصحاب المصلحة المعنيين بمصطلحات يمكن لأي شخص فهمها.

يجب أن يكون مهندسو الذكاء الاصطناعي أيضًا متحدثين مقنعين يمكنهم إقناع أصحاب المصلحة بأنه يمكن تنفيذ الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي بأقل جهد وأقصى تأثير.

الوجبات الرئيسية:

نظرة عامة على هندسة الذكاء الاصطناعي: تتضمن هندسة الذكاء الاصطناعي عملية تصميم وتطوير واختبار ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. فهو يجمع بين عناصر هندسة البرمجيات وعلوم البيانات لإنشاء أنظمة يمكنها التعلم والتفكير واتخاذ القرارات.
مكونات هندسة الذكاء الاصطناعي:
- جمع البيانات والمعالجة المسبقة: جمع وإعداد البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
- اختيار الخوارزمية وتحسينها: اختيار وضبط الخوارزميات لتحقيق الأداء الأمثل.
- تدريب النموذج: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات والخوارزميات.
- التقييم: تقييم نموذج الأداء والدقة.
- نشر: تفعيل أنظمة الذكاء الاصطناعي في تطبيقات العالم الحقيقي.
- المراقبة والصيانة: المراقبة المستمرة وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحقيق أداء ثابت.
المهارات المطلوبة:
- مهارات تقنية: إتقان لغات البرمجة مثل Python وC++ وJava وR. أساس رياضي قوي، بما في ذلك الاحتمالية والجبر والإحصاء. الإلمام بخوارزميات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). قدرات النماذج الأولية السريعة.
- مهارات العمل: فهم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف القيمة إلى الأعمال العمليات ومواءمة حلول الذكاء الاصطناعي مع الأعمال الأهداف. معرفة جوهر الشركة نموذج الأعمال وظروف السوق.
- المهارات الناعمة: مهارات الاتصال والتعاون الفعال. حل المشكلات بشكل إبداعي مع التفكير التحليلي. القدرة على تقديم الأفكار لأصحاب المصلحة وإقناعهم بفوائد حلول الذكاء الاصطناعي.